인공지능(AI)의 발전 속도를 따라가지 못하는 상황에서 알고리즘 직접 개발보다 최적화된 솔루션을 찾는 것이 중요하다는 분석이 나왔다.
IT업계에 따르면 2010년 이후 인공지능의 성능 향상 속도가 무어의 법칙보다 7배나 빠른 것으로 분석됐다. 무어의 법칙은 인텔의 연구원 고든 무어가 1960년대 처음 주장한 것으로, 컴퓨터의 연산 능력이 2년마다 2배씩 향상된다는 법칙이다. AI의 발전 속도는 2012년 이전에는 무어의 법칙과 거의 비슷했지만 그 이후 가속도가 붙어 지금은 3~4개월에 두 배씩 늘어나고 있다.
AI 알고리즘을 훈련시키는 데 걸리는 시간도 단축됐다. 실제로 클라우드 기반에서 대형 이미지 분류 시스템 ‘이미지넷’을 훈련시키는 데 걸리는 시간이 2년 사이에 180분의 1 수준으로 짧아졌다. 2017년 3시간이 걸리던 것이 2019년 7월 현재 88초밖에 걸리지 않는 상황이다.
AI 성능이 3개월마다 2배씩 향상되는 상황에서 직접 개발이 아닌 프로젝트별 적합한 알고리즘을 매칭하는 움직임이 일고 있다.
현대자동차, LG생활건강 등 다수의 기업이 인공지능 프로젝트를 통해 인공지능 전문가 없이도 인공지능을 개발하고 기업 내부 데이터를 접목해 현업에서 필요한 인공지능 시스템을 빠르게 구축했다.
AI 플랫폼 스타트업 '알고리즘랩스(대표 손진호)'는 AI를 전 산업에 적용하기 위한 과정을 지원하고 있다.
알고리즘랩스가 보유한 유전학 알고리즘 기술은 기존의 복잡한 AI개발 과정을 단순화 시킨다. 알고리즘랩스의 AI 최적화 기술은 실제로 KB캐피탈 중고차거래 사이트 'KB차차차'에 적용됐다.
KB차차차의 AI 플랫폼 개발 및 내부 인력 양성 프로젝트를 수행하며 AI 추천 시스템을 구축한 결과 기존 방식보다 고객 전환율이 6배 이상 향상됐다. 현재 AI 기반 시세 예측 모델에 대해 단계적 고도화를 추진 중이다.
KB캐피탈 외에도 현대자동차, LG디스플레이, LG생활건강 등 국내 70여개 대기업이 알고리즘랩스 솔루션을 활용해 14개 AI 프로젝트를 현장에 적용했다.

알고리즘랩스 손진호 대표는 “짧은 주기로 발전하는 인공지능을 산업에 성공적으로 안착하기 위해선 개발이 아닌 커스터마이징이 필수”라고 했다.
손 대표는 “국내 인공지능 기술이 빠르게 성장하기 위해선 공개된 AI 알고리즘 기술을 적절하게 매칭하는 것이 중요한 만큼 알고리즘랩스만의 기술력으로 다양한 기업들이 인공지능 솔루션을 쉽게 도입할 수 있도록 지원할 계획”이라고 말했다.

김진원 기자 jin1@hankyung.com

사진설명. 알고리즘랩스의 AI최적화 교육 장면.사진. 알고리즘랩스 제공
AI, 최적화를 찾아라

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